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题目描述
项目组共有N个开发人员，项目经理接到了M个独立的需求，每个需求的工作量不同，且每个需求只能由一个开发人员独立完成，不能多人
合作。假定各个需求直接无任何先后依赖关系，请设计算法帮助项目经理进行工作安排，使整个项目能用最少的时间交付。
输入描述
第一行输入为M个需求的工作量，单位为天，用逗号隔开。
例如：X1 X2 X3 … Xm 。表示共有M个需求，每个需求的工作量分别为X1天，X2天…Xm天。
其中0<M<30；0<Xm<200
第二行输入为项目组人员数量N
输出描述
最快完成所有工作的天数
用例
输入：
6 2 7 7 9 3 2 1 3 11 4
2
输出：
28
说明：
共有两位员工，其中一位分配需求 6 2 7 7 3 2 1共需要28天完成，另一位分配需求 9 3 11 4 共需要27天完成，故完成所有工作至少需
要28天。
解题思路
给定一系列任务的工作量和一定数量的工人，计算完成所有任务所需的最少天数，使得每个工人分配到的任务总工作量不超过这个天数。
这是一个典型的搜索问题，可以通过回溯法和二分查找结合来解决。
排序和反转任务数组：
使用Arrays.sort(tasks)对任务数组进行升序排序，然后通过一个循环将数组反转，使其成为降序。这样做是为了优先分配工作量大的
任务，从而更高效地利用工人的工作时间。
二分查找：
为了找到完成所有任务所需的最少天数，使用二分查找确定这个最小值。设置两个指针l和r，分别表示可能的最短时间的下界和上界。
l初始化为数组中的最大值（即最大的单个任务工作量），r初始化为所有任务工作量的总和。
在l小于r的条件下进行循环，计算中间值mid，并使用canFinish函数检查是否可以在mid天内完成所有任务。
如果可以完成，则将上界r设置为mid，否则将下界l设置为mid + 1。
当l和r相遇时，l即为所求的最少天数。
回溯法：
canFinish函数使用回溯法来检查在给定的时间限制limit内是否可以完成所有任务。
创建一个长度为工人数量k的数组workers，用于记录每个工人的当前工作量。
使用backtrack函数递归地尝试为每个任务分配工人，直到所有任务都被分配或者无法在时间限制内完成分配。
在backtrack函数中，如果当前工人可以在时间限制内完成当前任务，则将任务分配给他，并递归地尝试分配下一个任务。
如果分配成功，则返回true；如果当前路径无法成功分配所有任务，则回溯到上一个状态，尝试其他可能的分配方案。
如果所有方案都无法成功，则返回false。
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import math
#读取输入
work_days = list(map(int,(input().split())))
workers = int(input())
total_days = sum(work_days)     #总任务天数
max_days = max(work_days)       #任务中最多所需天数

ava_days = math.ceil(total_days/workers)    #平均分配到每个工人需要的天数，注意向上取整即不能平均分配需+1
result = ava_days
if max_days > ava_days:     #如果有任务天数超过了平均天数，则该工作就是所需最大天数（因为各个需求无依赖关系）
    result = max_days
print(result)
